[发明专利]一种基于互联网的人工智能机器人故障预测系统

说明书

本发明公开了一种基于互联网的人工智能机器人故障预测系统，涉及人工智能机器人故障预测领域，用于解决现有的机器人故障预测系统存在不能对机器人的信息进行智能预测分析和提醒维护查看处理，进而增大机器人出现故障的几率，造成较大的经济损失的问题；本发明对参数名称对应的数据集故障模型分析以输出参数名称对应的故障值，通过故障值判定对应参数是否异常以及得到人工智能机器人的故障总值，从而对人工智能机器人进行故障预测分析，进而提示使用者及时查看故障参数异常；通过故障处理模块对维查指令进行处理，以便于智能的选取对应的维查人员对人工智能机器人进行维修和维护查看处理。

技术领域

本发明涉及人工智能机器人故障预测领域，具体为一种基于互联网的人工智能机器人故障预测系统。

背景技术

机器人分为一般机器人和人工智能机器人；其中人工智能机器人具有感觉，识别，推理和判断能力这种机器人已拥有一定的自动规划能力，能够自己安排自己的工作。这种机器人可以不要人的照料，完全独立的工作，故称为高级自律机器人。这种机器人也开始走向实用和家用，而人工智能机器人在使用过程中，为了早期发现智能机器人可能出现故障，并及时进行故障报告，对机器人进行故障诊断及预测是一种非常重要的技术；现有的机器人故障预测系统存在不能对机器人的信息进行智能预测分析和提醒维护查看处理，进而增大机器人出现故障的几率，造成较大的经济损失。

发明内容

本发明的目的就在于为了解决现有的机器人故障预测系统存在不能对机器人的信息进行智能预测分析和提醒维护查看处理，进而增大机器人出现故障的几率，造成较大的经济损失的问题，而提出一种基于互联网的人工智能机器人故障预测系统。

本发明的目的可以通过以下技术方案实现：包括与人工智能机器人通过互联网连接的服务器；所述服务器内设置有数据采集模块和数据库；所述数据采集模块用于获取人工智能机器人的授权并采集对应授权成功的人工智能机器人的机器信息，然后将机器信息发送至数据库；所述服务器内还设置有故障预测模块和故障处理模块，所述故障预测模块用于对机器信息进行故障预测分析，具体分析过程为：

对机器信息进行信息识别以得到参数名称对应的数据集，再对参数名称对应的数据集故障模型分析以输出参数名称对应的故障值，具体过程为：

设定故障模型包括第一故障模型和第二故障模型；第一故障模型和第二故障模型均对应一个名称组，每个名称组内均包括若干个预设的参数名称；将参数名称与名称组内所有的参数名称进行匹配，当名称组内包括该参数名称时，将该名称组对应的故障模型标记为故障分析模型；将参数名称标记为Ai，参数名称对应数据集标记为Ki，数据集Ki内的数值标记为Kij，i=1，2，……，n；n为参数名称的总数量，取值为正整数；j=1，2，……，m；m为数据集Ki内数值的总数量，取值为正整数；

当故障分析模型为第一故障模型时，获取参数名称Ai对应的参数范围[Die，Dif]，DieDif；将数据集Ki内的数值Kij与参数范围[Die，Dif]进行比对，当Kij∉[Die，Dif]时，将数值Kij分别与最小值Die和最大值Dif进行比对，当KijDie时，将数值Kij标记为数值Kig；当KijDif时，将数值Kij标记为数值Kih；统计数值Kig的数量并标记为p1，统计数值Kih的数量并标记为p2；其中p1+p2≤m；将数值Kig和数值Kih代入第一故障模型中输出故障值GZ，其中，µ1i和µ2i为参数名称对应预设的第一故权系数和第二故权系数；0µ1iµ2i；λ为参数名称对应数据集的波动系数；

当故障分析模型为第二故障模型时，获取参数名称Ai对应的参数阈值Ei；将数据集Ki内的数值Kij代入第二故障模型中得到参数名称Ai对应的故障值GZ；其中，λ为参数名称对应数据集的波动系数；µ3i为参数名称Ai对应预设的第二故权系数；

将故障值大于设定阈值一的参数名称标记为异常参数；将所有的异常参数对应的故障值进行求和得到故障总值；

当故障总值大于设定阈值时，生成测试请求并将其发送至人工智能机器人对应的管理端；